对一个10亿量级的企业来说，数字化的开发成本是三年2000万，同时需要升级企业经营逻辑，组织要升级，对企业造成的影响是不能说小，换句话说，数字化对企业是一个可能还没有完全看清的机遇，同时也是一个巨大的挑战，这是一场既爱又恨的折腾！

18年以来，数字经济和企业数字化浪潮汹涌而来，数据中台、业务中台、数据湖和数据平台等概念接踵而至，在很多企业家还没有真正理解什么是数字化的时候，很多企业已经登上了前途未卜的数字化方舟。

在数字的海洋中，是迷茫到死，还是破茧成蝶？我们从常识逻辑、终局思维和生命周期来思考“为什么要数字化”和“什么时候数字化”的命题。
说出你的问题，一起探讨数字化（点击与我们互动吧）

▌常识逻辑：回到企业经营的现场

◆企业越大，层级越多，理解力偏差和记忆力极限，让企业家离真相越远，决策越低效

数字化的主角是企业，企业的本质是为降低交易成本和提高商业效率而构建的组织。为什么很多时候企业越大，效率越低？这里的“低”指的是信息传递的低效率，随着层级的递增，信息就越来越失真（就像谣言一样，越传越夸张）。

有人说，我们要减少层级，做平台型组织，问题在于决策最终还是由领导者做出，层级可以减少，人数却没有办法降低。人和机器有两大差别，理解力和记忆力，一千个人心中有一千个哈姆雷特，人类是靠心智模型理解这个世界，所见即所得，机器用精准的算法理解世界，一个领导者能够认识的员工是有限的，机器能够存的信息相对于人确是无穷的。

◆赚钱是硬道理，你就说，如何多赚一个亿

回到一个实体企业的场景中来，某浙江女鞋企业品牌DD，全国连锁9000家，经营模式为托管直营，一年差不多卖出1亿双鞋子，客单价在100元左右。

三四线城市毕业的女同学基本都走过路过这家企业，想想记忆中的场景，这家女鞋企业是不是总是在打折？

“上新货啦，会员九折”、“女生节啦，买一送一”、“换季清仓，给钱就卖”······

女鞋是快时尚行业，换的勤快，款式多，花样杂，女鞋品牌DD走高周转模式。一双鞋4个月必须卖完，卖完换新款，基本上不会为老款补货。那么对这家企业来说，什么时候打折和打几折是核心决策要素，需要根据每一个门店所属商圈的消费流变化来制定打折策略，这需要店长常年卖货的经验嗅觉，但是随着企业店越开越多，有经验的店长培养速度跟不上，但是为了抢占重要的学校商圈，开店又不能停。追求规模和追求效率，很多情况下是矛盾共生的。

怎么办？有人说，找出优秀的店长，立标杆，把优秀店长的经验总结提炼出来，通过建立企业大学E-learning系统把好的经验传递出去，但是有悟性的人其实已经摸索出套路，找到了方法，缺少智慧的人也很难快速培训出来，店长的进化仍然赶不上企业发展的速度。

说到这里，想到了小时候最憧憬的科幻故事：“以后学习新知识再也不用再啃书本了，什么不会，打一针到脑袋里面，睡一觉，重新启动一下系统，第二天就会了，哪里不会打哪里，你妈再也不用担心你的学习了······”

也许梦想真的可以照进现实，在DD女鞋项目上，我们跟阿里出来的精英团队做了件有意思的事情，找到DD女鞋9000家门店中的标杆店长，把她们的经验系统拆解，同时把过去三年企业积累在EPR、CRM和WMS中的数据抽取出来，经验拆解+三年数据，我们跑出了一套智能打折的算法。

刚开始在部分区域试点，刚开始，算法做出的决策需要有经验的店长做一些参数调整，渐渐的，三个月过去了，算法越来越聪明，后来，我们把这套智能打折的算法推广到9000家门店，辅助店长做打折决策。

科幻成为了现实，不过不是把经验注射剂打进脑袋里，而是给店长装了一个外挂系统，这套为DD女鞋定制的智能打折算法让一双鞋平均多挣1元钱，一年下来，算一算，1亿的利润！多少上市公司一年的利润也就这个数·····

还有某家连锁服装企业KY，主打三四线年轻人市场，直营门店2000家，每年导购员的工资开支6个亿，对门店来说，到底什么时候上多少导购员？这是一直困扰公司的难题。平时，我们嘲笑一家零售企业的场景是这样的，“你瞧瞧，这个店导购员比顾客还多，这要能挣钱，那真没有天理了”。

人力成本的控制是大规模连锁企业的痛点，同样的道理，我们通过为企业搭建数据中台，把不同系统供应商的五花八门的软件数据抽取出来，另外，我们购买了地图供应商提供的商圈数据，爬取了每家门店所处区域的天气数据，为企业定制了一套智能排班算法，为每一家门店不同时段的导购员需求量做了精准预测，在门店仍然保持业务平稳增长的基础上，这套算法为企业省下了每年5000万的人力成本，这是算法跑的一年的数据，随着机器越来越聪明，未来每年多赚1亿利润想来也是有戏的。

来来来啊，不打针，不吃药，让你的店长更高效；管住嘴，迈开腿，让你的导购更苗条······（这怎么像减肥广告？）

▌终局思维：瞭望人机协同的未来

◆智者说，少一些铜臭味，我们的远方是星辰大海

在懵懂少年时，翻看霍金的《时间简史》，没事仰望星空，感叹人类的渺小。“十万个为什么”多了一问——这么拼命的做作业，讨好老师和家长到底是为了什么？难道是为了让隔壁班的女孩多看你一眼？

霍金提醒人类，要小心外星文明！刘慈欣通过《三体》，把高级文明赤裸裸降纬打击描绘的淋漓尽致。马斯克多次发表人工智能威胁论······

人工智能作为硅基生命，人类作为碳基生命，在人类饱受碳水化合物困扰腰围的时候，硅基生命以摩尔定律般的速度进化着。自从阿尔法狗打败围棋冠军柯洁后，Dota2世界冠军联队也沦陷了······

◆小二们，躺赚的好日子到头了，现在是“推荐大爷”的天下

回眸中国互联网江湖，有一群人吃的盆满钵满，那就是阿里巴巴的“店小二”，中国供应商们去杭州“觐见”店小二，不提个百万现金都不好意思约下午茶，为什么店小二这么吃香？在阿里早期线上流量红利的阶段，电脑界面是有限的，手机界面就更小，能不能放到有利的位置，决定了企业品牌多大的曝光量，而流量是直接可以换钱的。

但是现在不一样了，阿里最核心的人工智能算法是一个推荐引擎，线上业务天然就有消费者的数据和消费轨迹。阿里大平台上每个商品都有数百个标签，随着我们持续在阿里生态消费，这些标签被反向打在我们身上，我们每一个人都被阿里打了无数的标签，通过聚类分析，我们的性别可以分几十种······阿里比我们自己更了解我们自己，行为很多时候可以反应潜意识层面的东西，可能我们习惯了自己欺骗自己，但是骗不了阿里的推荐引擎。

到2018年，阿里生态数万亿的交易额，有70%交易的达成是通过推荐引擎算法的千人千面完成的，而这个过程已经是人类无法插上手的，算法在自我迭代，了解到这些，不禁让我想起赫拉利的《人类简史》，在不远的将来，大部分人将成为机器和算法的奴隶！不寒而栗······

◆相比机器，我们是不是要绝望？未必！

在一本经典科幻小说《银河帝国》里，作者描绘了一个盖亚星球，万物皆为一物的世界，碳基生命和硅基生命和谐共处，脑补一下······我们应该相信人类和机器是可以有效和谐共生的。

人类开发的脑容量只有5%不到，除了眼耳鼻舌身意六根之外，按照佛教的说法，还有末那识和阿赖耶识，有时候，你甚至不得不相信女人的第六感。

所见即所得，而非本相。我们每个人都是按照我们自己的一套心智模型来解析世界，你的心智模型即你自己特定的一套根深蒂固的假设、归纳、信念与价值观，它们令你得以理解自己所感受到的世界，并在其中如鱼得水。不同的心智模型会形成不同的解读、感受、看法与行动。这也是前文提到，为什么越大的企业，信息传递越容易失真的根本原因。

这是人类的弱点，从事规律性操作，机器比人靠谱，智能打折的算法比店长的经验靠谱，尽管最初的算法来自于店长的经验，机器强在记忆力和从复杂数据中寻找规律，而人类强在直觉判断和发散型思维。

回到企业的场景，过去的组织是人与人的结合，机器是人四肢的延展；而未来的组织是人与人、人与机器的融合，机器可以成为人的大脑外挂，人又是机器之心。

对所有人来说，都要思考一个命题，我的工作会不会被机器替代，在不远的将来，司机、会计、厨师、电子厂工人甚至只会搜数据写报告的咨询师，都有可能被机器替代，在一家超市，企业在用智能补货算法，而原本判断每天补货量的品类经理是需要长期经验积累的岗位，在复杂的超市零售系统里面，每天补货到精准程度直接决定了供应链流通和交付效率，在1%的利润差就是企业核心竞争力的超市业态，这得有多重要。

每日优鲜徐正是一个IT出来做农业供应链和零售的年轻企业家，按照他的逻辑，超过100万次的决策问题必须交给算法。每日优鲜3000个前置仓，每个前置仓500个SKU，每个前置仓所服务的群体都是不一样的，每天仓多少品类？每个SKU备多少货？3000*500=150万次决策/天。

每日优鲜和其他前置仓企业最大的区别就在算法上，叮咚买菜还在烧资本的钱扩规模的时候，每日优鲜通过长期积累不断成长的仓货匹配算法，已经可以让他们实现单仓盈利，这才是美日优鲜最大的护城河，算法的进化是需要时间和数据喂养的，一步慢，步步慢。

◆用终极思维看企业，我尝试画出一个企业一体两翼的终极状态

企业仍然是企业家的企业，企业家的认知边界决定了企业的上下限，每日优鲜徐正具备IT视野和深耕供应链的认知能力，知道企业核心要素是什么，企业家的在不同阶段的时间如何分配。

企业是企业家带着一群人做一件有意义的事情，如何让人的价值和算法的价值在企业经营中协同共生，让人去做人类擅长的事情，比如感知消费者内心需求，并与消费者建立情感链接，让机器去做机器应该做的事情，特别是大数量级和复杂背景下的重复性决策。

不光是未来，当下执牛耳的互联网企业大都构建了人机协同的生态。阿里巴巴，一个人文情怀浓厚，激发人底层动力的组织体系，一系列扎根全球消费场景的算法引擎；谷歌，一群具备想象力的快乐的员工，具备自我迭代能力的搜索引擎；达里欧的桥水基金，一套具备宗教性质的企业原则，这是一个从组织管理到投资决策，都极度依赖机器算法的标杆企业······

▌生命周期：找到数字化的节奏感

◆数字化是一个弯道超车的价值洼地，也是一个引火烧身的巨坑

企业是一种生命，生命生命，生死有命，人有生老病死，企业总是会倒闭的。对每一个企业家来说，企业就是他的修道场，打怪升级，从十亿到百亿，再从百亿到百年企业，虽然终有倒下那一天，但过程和体验对所有亲历者来说都是一笔财富。如果生命是无限的，你我也不是这么996的工作，正是因为时间长河的不可逆，生命终有尽时，你我才如此努力，而人生就是马拉松长跑，如何分配体力，如何把握节奏是关键。

◆企业作为一种生命，也需要尊重生命的周期规律

立志成为“中国德鲁克”的丛龙峰师兄总结了一套企业生命周期理论，在此借用一下，我把生命周期里企业从IT到DT的工作重点也分为五个阶段，数字化不是一撮而就的事情，跟着企业生长发育的节奏走，持续成长，不疾不徐。



1.企业家首先是业务能手，不管白猫黑猫，抓住趋势，乘势而起就是好猫

风云际会，时代机遇是造就伟大企业的温床，一代历史机遇就有一代伟大企业。优秀的企业家总是嗅觉灵敏的，抓住机遇，先把时代给的蓝海红利吃干榨净，在这个阶段，跑马圈地，攻占山头最重要。

对处于蓝海红利期的企业来说，勿做他想，奉行拿来主义，简单好用实惠的第三方软件对企业就刚好好，除了互联网企业天生的数字基因，这个阶段的传统企业不太需要在数字化上下重注。

2.蓝海变红海，赛道拥挤，企业需要练好内功，纵横捭阖，打响品牌

做品牌看似是对外树立差异性，关键还是内功，成功品牌的背后是差异化和标准化，面对红海的竞争，企业需要找到差异点和核心壁垒，高筑墙，广积粮。以传统零售和餐饮企业为例，打磨体验和产品模型，构建差异化供应链是第二个阶段的核心。

这个阶段的企业，用好市场上的成熟IT供应商的软件组合，就能应付企业的流程优化等命题。

3.升级企业家认知边界，找到自己的终局愿景，打造人机协同的企业内核

第三个阶段是重要转折期，大部分企业走不到这个阶段就阵亡或者不温不火了，从规模上讲，差不多是10亿的坎。这个时候，企业规模变大，人数激增，业务线条增加，管理的复杂程度指数级增加，回到前文对每日优鲜的分析，当决策频率到了一定数量级后，算法效率就会超越人的经验效率。

数字化不是一个部门的事情，这个阶段的数字化工作上升为一把手工程，在对未来企业的终局思考中，数字化系统是企业的两条腿之一，达到10亿量级是一个企业考虑数字化升级的门槛，不到这个规模，数字化很难成为企业的核心竞争力，也不是战略命题。

这个阶段传统企业需要在专业第三方的帮助下，搭建自己的数据中台，因为到了这个阶段，企业上的各种系统已经到两位数，我们需要让烟囱式的软件系统协同起来，打破数据孤岛效应，让大数据真正为企业提高效率、降本增效。

4.独行快，众行远，企业家心力总有穷尽时，创业团队需要有组织高手角色

到这个阶段的企业，突破了10亿量级，靠个人领导往往力有不及，企业家需要修炼领导力，并且搭建核心团队，引入组织高手的角色，有的企业家本身就是，有的需要引入外部专业机构辅导+内部CHO角色升级。

企业在这个阶段，数字化工作真正进入持续发挥效用的时候，员工做人擅长之事，机器算法成为企业日常经营决策的重要参与者，而不仅仅是参谋角色，企业需要达到人机协同的状态，数据不仅仅能通过算法提高效率，还能通过大数据产生新的业务场景，达到“一切业务数据化”和“一切数据业务化”的状态。

5.文化滋润心田，企业家精神的终极版是心灵捕手，人才汹涌，事业奔腾

此时的企业往往建立了生态系统，战略、业务和人才三大版图逐渐丰满，规模上大多超过100亿，企业文化是企业家文化的外溢作用，不是说前面几个阶段不需要企业文化，而为到了这个阶段，企业家需要重点关注企业文化的持续作用，组织最终成为社会的企业。

这个阶段，数字化已经成为企业的核心壁垒之一，对数字化领域的持续投入进入平稳期，比如对零售企业来说，这一块的投入要稳定占到公司年营收的3%，人工智能持续升级。人机协同的大框架更加稳固。

PS：激发热血的心，投入万物互联新浪潮

美国遏制华为的事件揪住了大家的心，当一个企业代表中国要去打破世界科技霸权，一个企业经历这样的磨难，还能挺住脊梁，还能扛起步枪往前冲，这就是领导力和企业文化的巅峰状态啊。

感性的热血背后，我们再怎么看重5G带来的万物互联的时代都不为过，数字虚拟世界真的会成为一个新世界 ，一个人类现实世界的映射，一个地球的平行界面，一面是情感丰富的人类族群，一面是绝对理性的人工智能，两个世界的桥梁就是算法和数据。

无论是企业的数字化，还是国家治理的数字化，甚至升级到人类文明的数字化跃迁，我们都是时代的弄潮儿，感恩平凡又伟大这个时代！